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从头开始实现LoRA以及一些实用技巧
在计算ΔW时，调用`lora_query`和`lora_value`方法，通过矩阵B和A的乘法构建。重写罗伯塔的转发函数，替换对查询和值的调用。实现包括替换模型中的注意力模块，以及冻结除LoRA参数和可训练参数（如归一化层）外的所有参数。基准测试与结果使用GLUE和SQuAD进行基准测试，评估LoRA注入后的性能。
在进行LoRA模型训练之前，需要做好准备工作。这包括主题选取 、训练集收集、训练集修整、预处理与打标以及标注技巧。主题选取 ：训练主题多样，如脸部、服装风格、身体姿态、怪物物种或画风。
在每个文件夹内存放相应的lora包和预览图片，保持整洁有序。为lora包排序，比如在名称前加上数字前缀，如1，2，3等，常用包则排在前面，便于快速查找。最后一个技巧是借助civitai helper插件。此插件能帮助自动下载预览图片，简化管理流程。安装并启用civitai helper插件。
对比图制作技巧在于，将LORA调用中的：1替换为：1：XYZ，使用xyz内容生成对比表。在对比表中选取 original weights，添加对应权重生成效果。通过对比仅开启/关闭某一层，可找出变化最大层。注意权重范围比较好 为0.5，1或0，1，以凸显层间差异。
LoRA模型的训练与应用
〖壹〗、 LoRA，全称低秩适应大语言模型，是一种在NLP领域广泛应用的参数高效微调方法。它通过在预训练模型（如GPT-3或ChatGPT的前身）基础上增加少量可训练的网络层，实现了成本降低的同时保持与全模型微调相近的效果。
〖贰〗、 模型训练 进入触手AI，选取 底部导航栏的【文件】选项，点击【去训练】，即可进入【模型训练】界面。用户需上传至少8张图片进行训练。重要提示：人物图片应保持完整，尤其是头部和服装；风格图片需保持画风一致，以提升效果；场景图片需保持内容一致。
〖叁〗、 建议使用网络在线方法进行训练，这样在训练LORA模型的同时还可以做其他事情，虽然需要收费，但费用并不高。以下是使用方法：首先收集处理图片，总结 好所需训练的角色或画风，然后去birme.net进行裁剪。裁剪好后，使用deepbooru生成tags，并对裁剪好的图像进行预处理。
〖肆〗、 LoRa的用途在于基于大模型的微调，通过训练特定目标模型，如人物或服装，实现快速准确调用。这种方式能节省大量训练时间，提高模型在特定任务上的准确性，加速创作过程，以及提供模型的可迁移性，减少重复训练，提升工作效率。
〖伍〗、 训练专属 LoRA 模型，实现个性化风格生成，是 Stable Diffusion 技术的精华所在。通过 LoRA，您可以在原有大模型基础上进行微调，以达到精确的风格和内容控制。训练数据集准备 准备高质量的训练素材，确保内容与您希望生成的风格高度匹配。以下以训练“大手大脚”画风为例，介绍训练素材的准备步骤。
〖陆〗、 Lora模型的训练流程如下：训练前期准备 安装Python，秋叶大佬的一键包中已包含所需安装包，使用默认安装路径即可。
LoRA原理与实现
〖壹〗、 LoRA，即低秩Adapter，主要应用于语言模型的优化和扩展。其核心思想是通过低秩矩阵的引入，实现对原始模型的高效调整，同时保持模型的计算效率和性能。LoRA的结构相对简单，易于理解。从Adapter的角度审视，LoRA相较于传统Adapter，具有显著特性。
〖贰〗、 Lora无线通信技术是由Semtech公司开发的一种低功耗、长距离的无线通信技术，采用扩频调制方式实现高抗干扰性能，并且具备优秀的穿透能力和低功耗特性，适用于广域物联网应用。
〖叁〗、 LoRA，全称为LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS，是一种低秩Adapter结构，旨在提升大型语言模型的性能。其结构简洁，如下图所示。在Adapter领域，LoRA与传统Adapter相比，具有几个显著特点。首先，它强调了低秩特性，这对于提升模型效率和泛化能力具有重要意义。低秩特性体现在秩的概念上。
〖肆〗、 LoRa模块工作原理是通过发送和接收端的射频芯片实现。然后通过射频功率放大器发送出去、发送端将需要传输的数据进行调制，转换成低功耗的扩频信号。并送达给目标设备，接收端收到信号后，经过解调处理、还原成原始数据。
〖伍〗、 LoRA，全称为Low-Rank Adaptation，是一种针对大型预训练模型的微调技术。其核心理念是引入少量可训练参数调整预训练模型的行为，无需重新训练整个模型，显著减少了计算资源和时间需求。LoRA技术原理在于，为原始权重矩阵W添加两个小的可调整矩阵A和B，而不改变W的参数。
〖陆〗、 LoRA 突破性地将关注点聚焦于模型参数的本征秩（intrinsic rank）。假定在处理特定任务时，无需全量参数的复杂度，只需在某子空间范围内优化参数。通过优化参数矩阵在适应过程中的秩分解，LoRA 实现了仅优化部分参数矩阵，而达到与全量参数优化相当的性能。
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